app.py

import gradio as gr
import matplotlib.pyplot as plt
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import random
import json
import time
from transformers import pipeline, T5Tokenizer
from deep_translator import GoogleTranslator
import wikipedia

# Wikipedia'yı Türkçe olarak ayarlıyoruz.
wikipedia.set_lang("tr")

# ---------------------------
# Model ve Araçların Hazırlanması
# ---------------------------

# Özetleme modeli: hafif ve hızlı distilbart modeli
summarizer = pipeline("summarization", model="sshleifer/distilbart-cnn-12-6")
# Soru üretimi modeli: T5 tabanlı model (otomatik soru üretimi için)
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("valhalla/t5-base-e2e-qg", use_fast=False)
qg_pipeline = pipeline("text2text-generation", model="valhalla/t5-base-e2e-qg", tokenizer=tokenizer)

# ---------------------------
# URL'den Metin Çekme ve Özet Oluşturma
# ---------------------------

def extract_text_from_url(url):
    """Verilen URL’den HTML içeriğini çekip, <p> etiketlerindeki metni çıkarır."""
    try:
        response = requests.get(url, timeout=10)
        response.raise_for_status()
        soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
        paragraphs = soup.find_all("p")
        text = "\n".join([p.get_text() for p in paragraphs])
        return text[:2000]  # Maksimum 2000 karakterle sınırla
    except Exception as e:
        print(f"URL'den metin çekme hatası: {e}")
        return ""

def generate_long_summary(text):
    """
    Metnin ilk 1500 karakteri üzerinden 200-300 token arası uzun bir özet oluşturur.
    Oluşturulan özet "Giriş", "Gelişim" ve "Sonuç" bölümleri ile yapılandırılır.
    """
    if not text.strip():
        return "Özet oluşturulamadı."
    
    limited_text = text[:1500]
    try:
        summary_output = summarizer(limited_text, max_length=300, min_length=200, do_sample=False)
        summary = summary_output[0]['summary_text']
    except Exception as e:
        print(f"Özetleme hatası: {e}")
        return "Özet oluşturulurken hata oluştu."
    
    sentences = re.split(r'(?<=[.!?])\s+', summary)
    if len(sentences) >= 3:
        intro = sentences[0]
        body = " ".join(sentences[1:-1])
        conclusion = sentences[-1]
        structured = f"## Giriş\n{intro}\n\n## Gelişim\n{body}\n\n## Sonuç\n{conclusion}"
    else:
        structured = summary
    try:
        translated = GoogleTranslator(source='auto', target='tr').translate(structured)
        return translated
    except Exception:
        return structured

def process_url(url):
    text = extract_text_from_url(url)
    summary = generate_long_summary(text)
    # Burada soru üretimi yapmak isterseniz aşağıdaki fonksiyon kullanılabilir,
    # fakat şu an için sadece özetleme isteniyor.
    return summary

# ---------------------------
# Global Veri Saklama
# ---------------------------
student_data = {}

# ---------------------------
# Gradio Arayüz Fonksiyonları
# ---------------------------

# Tab 1: Özet Oluşturma Sekmesi (sadece özetleme)
def load_url(url, name):
    summary = process_url(url)
    student_data["name"] = name
    student_data["summary"] = summary
    return summary

# Tab 2: Değerlendirme (soru üretimi ve quiz) – Bu örnekte hazır soru üretimi yok.
def generate_chart(wrong_indices):
    num_questions = len(student_data.get("questions", []))
    results = [1 if (i+1 in wrong_indices) else 0 for i in range(num_questions)]
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.bar(range(1, num_questions+1), results)
    ax.set_xlabel("Soru Numarası")
    ax.set_ylabel("Yanlış (1) / Doğru (0)")
    ax.set_title("Değerlendirme Sonuçları")
    return fig

def submit_answers(*answers):
    # Bu bölüm örnek olması açısından dummy değerlendirme yapıyor.
    questions = student_data.get("questions", [])
    score = 0
    wrong_indices = []
    for i, user_answer in enumerate(answers):
        if i < len(questions):
            try:
                idx = questions[i]["options"].index(user_answer)
                letter = ["A", "B", "C", "D"][idx]
            except Exception:
                letter = ""
            if letter == questions[i]["correct"].strip().upper():
                score += 1
            else:
                wrong_indices.append(i+1)
    if score >= 9:
        medal = "Gold"
    elif score >= 7:
        medal = "Silver"
    else:
        medal = "Bronze"
    student_data["score"] = score
    student_data["medal"] = medal
    student_data["wrong"] = wrong_indices
    return f"Skorunuz: {score}/10", f"Madalya: {medal}", generate_chart(wrong_indices)

# ---------------------------
# Gradio Arayüzü: İki Sekmeli Uygulama
# ---------------------------
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("# İnternet İçeriğinden Detaylı Özet Oluşturma")
    
    with gr.Tab("Özet"):
        with gr.Column():
            name_input = gr.Textbox(label="Öğrenci İsmi", placeholder="İsminizi giriniz")
            url_input = gr.Textbox(label="İnternet URL'si", placeholder="Örneğin: https://example.com")
            process_btn = gr.Button("Özeti Oluştur")
            summary_display = gr.Markdown(visible=False, label="Özet")
    
    # İkinci sekme, quiz ve değerlendirme için örnek; fakat bu örnekte özetleme kısmına odaklanıyoruz.
    with gr.Tab("Değerlendirme (Örnek)"):
        with gr.Column():
            gr.Markdown("### Quiz Bölümü (Örnek) - Şu an otomatik soru üretimi yapılmıyor.")
            # Quiz için dummy soru bileşenleri ekleyebiliriz.
            q1 = gr.Radio(choices=["A", "B", "C", "D"], label="Soru 1", visible=False)
            q2 = gr.Radio(choices=["A", "B", "C", "D"], label="Soru 2", visible=False)
            submit_btn = gr.Button("Cevapları Gönder", visible=False)
            score_display = gr.Markdown(label="Sonuç", visible=False)
            medal_display = gr.Markdown(label="Madalya", visible=False)
            chart_display = gr.Plot(label="Yanlış Sorular Grafiği", visible=False)
    
    process_btn.click(
        fn=load_url,
        inputs=[url_input, name_input],
        outputs=summary_display,
        show_progress=True
    )
    
    # Değerlendirme kısmı örnek olarak kapalı bırakıldı.
    
demo.launch()